Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54337
Resumo: Segundo dados do Instituto Nacional de Câncer, no Brasil é estimado para o triênio de 2023 a 2025 a ocorrência de 704 mil casos novos de câncer. Dados como este provam o quanto é importante estudar e desenvolver métodos para melhorar o diagnóstico, prognóstico e tratamento dessa doença. O desenvolvimento em inteligência artificial (IA) ao longo dos últimos anos encorajou muitos pesquisadores a aplicar essas técnicas para analisar as imagens médicas da doença, e a precisão de tais análises é significativamente maior do que as previsões empíricas. Este trabalho de conclusão de curso revisa a literatura sobre ensaios clínicos que aplicam a IA na análise de imagens médicas sobre câncer e sintetiza seus resultados com foco em IA. Exploramos como a inteligência artificial auxilia na análise de imagens médicas de câncer, especificamente no que diz respeito à sua precisão. Além disso, foi desenvolvido um estudo bibliométrico dos ensaios clínicos incluídos no estudo. Foram selecionados e analisados 17 ensaios clínicos publicados na PubMed. A partir daí, foi possível dar uma visão geral desse campo de pesquisa, incluindo seus principais tópicos, IA aplicada, veículos relevantes, instituições e artigos. Portanto, este artigo fornece uma nova perspectiva do ponto de vista da aplicação prática de IA na análise de imagens de câncer, e como seu bom desempenho pode melhorar a qualidade do diagnóstico em câncer e assim o fazendo melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Também, este estudo pretende servir como base para pesquisadores interessados no potencial da inteligência artificial para análise de imagens médicas de câncer.
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spelling Do Ó, Fransueldo Florencio RibeiroTerrematte, Patrick Cesar AlvesSoares, Heliana Bezerra2023-08-02T18:13:30Z2023-08-02T18:13:30Z2023-07-14DO Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro. Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer. Orientador: Beatriz Stransky Ferreira. 2023. 53f. Trabalho de Conclusão de Curso, (Graduação em Engenharia Biomédica) - Departamento de Engenharia Biomédica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54337Segundo dados do Instituto Nacional de Câncer, no Brasil é estimado para o triênio de 2023 a 2025 a ocorrência de 704 mil casos novos de câncer. Dados como este provam o quanto é importante estudar e desenvolver métodos para melhorar o diagnóstico, prognóstico e tratamento dessa doença. O desenvolvimento em inteligência artificial (IA) ao longo dos últimos anos encorajou muitos pesquisadores a aplicar essas técnicas para analisar as imagens médicas da doença, e a precisão de tais análises é significativamente maior do que as previsões empíricas. Este trabalho de conclusão de curso revisa a literatura sobre ensaios clínicos que aplicam a IA na análise de imagens médicas sobre câncer e sintetiza seus resultados com foco em IA. Exploramos como a inteligência artificial auxilia na análise de imagens médicas de câncer, especificamente no que diz respeito à sua precisão. Além disso, foi desenvolvido um estudo bibliométrico dos ensaios clínicos incluídos no estudo. Foram selecionados e analisados 17 ensaios clínicos publicados na PubMed. A partir daí, foi possível dar uma visão geral desse campo de pesquisa, incluindo seus principais tópicos, IA aplicada, veículos relevantes, instituições e artigos. Portanto, este artigo fornece uma nova perspectiva do ponto de vista da aplicação prática de IA na análise de imagens de câncer, e como seu bom desempenho pode melhorar a qualidade do diagnóstico em câncer e assim o fazendo melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Também, este estudo pretende servir como base para pesquisadores interessados no potencial da inteligência artificial para análise de imagens médicas de câncer.According to data from the National Cancer Institute, Brazil is projected to experience approximately 704,000 new cases of cancer between 2023 and 2025. These statistics underscore the criticality of studying and developing methods to enhance the diagnosis, prognosis, and treatment of this disease. The advancements in artificial intelligence (AI) in recent years have spurred numerous researchers to employ these techniques in analyzing medical images of cancer, yielding significantly higher accuracy compared to empirical predictions. This undergraduate thesis delves into the existing literature on clinical trials that leverage AI for the analysis of cancer medical images, with a specific focus on AI's role in enhancing accuracy. Additionally, we conduct a bibliometric study of 17 clinical trials published in PubMed. This comprehensive approach enables us to provide an overview of this research field, including its primary themes, applied AI methodologies, noteworthy sources, institutions involved, and pivotal articles. Consequently, this article offers a fresh perspective by showcasing the practical application of AI in cancer image analysis and illustrating how its impressive performance can enhance the quality of cancer diagnosis, thereby improving the overall quality of life for patients.Universidade Federal do Rio Grande do NorteEngenharia BiomédicaUFRNBrasilEngenharia BiomédicaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIASCNPQ::CIENCIAS DA SAUDECâncerImagens médicasEnsaios clínicosInteligência artificialAlgoritmosMedical imageClinical trialsArtificial intelligenceAlgorithmsInteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncerArtificial intelligence applied to the analysis of medical images in clinical trials on cancerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALInteligenciaArtificialAplicada_Do Ó_2023.pdfInteligenciaArtificialAplicada_Do Ó_2023.pdfapplication/pdf1884570https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/54337/4/InteligenciaArtificialAplicada_Do%20%c3%93_2023.pdfb93a440df1036528cb453c491a4456dfMD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/54337/5/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/54337/6/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD56123456789/543372023-10-16 12:46:09.766oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-10-16T15:46:09Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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